关于点评系统我想跟你聊点

　　笔者对点评系统进行了梳理分析，希望通过此文能够加深你对点评系统的认识。
　　一个人，一个问题，一个点子，构建一个需求的故事。
　　小美，上海一20多岁女性。假期约闺蜜出游，需解决住的问题。在某民宿App，通过搜索，筛选找几个候选民宿产品，查看各产品的用户点评，选中一性价比高的民宿。
　　出行当天，民宿老板去接机，并提供当地玩乐的路线推荐和美食推荐。入住后，小美发现房屋的空间很大，设施齐全并且很新，另外有很多可拍照的景，和闺蜜拍了很多照片和视频。
　　离开的当天，民宿老板提供行李寄存，并且还送到机场。因入住的舒适度让小美有了想给老板点赞的想法，小美打开民宿App，书写入住体验和自己拍的美美的照片，给了一个五星好评，发表了一篇高质量的点评。房东看到小美的点评，也给了小美一个大大的好评。
　　小七，北京一30多岁男性，也在筹划自己的一次度假……
　　以这个故事为由，从下面几点聊聊点评的哪些事。
　　一、为什么需要点评？
　　做任何一个产品功能，首先要问的是为什么要做这个产品功能。
　　目前点评应该被广泛的应用在各种平台型产品中，如在电商（淘宝、京东等）、内容（今日头条、抖音等）、OTA行业（携程、去哪等）等。
　　开头的故事给出了做点评功能模块的两个理由：
　　方便用户更好地找到想要的产品；
　　方便用户去抒发自己的产品体验。
　　除了上面从用户侧角度讲的两点，不同的平台产品对点评的定位和玩法也不相同。以民宿产品为例，点评模块对平台来说，还有其它的作用：
　　提升用户对平台的忠诚度，更好地留存用户
　　通过点评返券、返积分等积累，能够促进用户进行二次消费
　　通过点评可以更好的对用户、商户和产品进行打标，做更好地推荐
　　二、点评的关键路径
　　以上给出了做点评的理由，那么该怎么设计和规划该产品功能呢？先勾画出产品的关键路径，结合故事，整个点评的关键路径包括：
　　点评生成
　　点评审核（隐性产品功能）
　　点评展示
　　除了以上三点，结合算法（文本挖掘等），平台还可以针对点评做一些其它的应用。
　　1. 点评生成
　　点评生成需要有三要素：人群，时机和方式。不管是电商、内容，还是OTA等产品，可以参与点评的人群一定是先享受服务的人，需要获得真实的用户体验及反馈。
　　可以进行点评操作的时机不同的平台有不一样的设计初衷，以OTA产品为例，
　　途家民宿：下单用户在入住当天，可在App上找到点评的入口，并且平台会提醒用户进行拍照、写点评。
　　携程酒店：下单用户需在用户离店的下午，才可以在App找到点评入口，进行点评。
　　点评的提交方式，各平台都会根据点评的功能定位来设计点评填写页，一般点评页会包括：点评总分、子分项，内容输入和图片上传等功能模块。
　　2. 点评审核
　　点评上传之后，平台需进行审核，以便合法、合规的内容在平台进行展示。目前大部分平台都是基于算法+人工结合的模式来审核，如下图。该功能因属于隐性产品功能，在产品设计中需要考虑，不要遗漏。
　　3. 点评展示
　　本文以民宿产品为例来讲点评展示。点评的展示应用在民宿产品详情页的点评入口和点击入口进入的点评列表页，如下图。
　　通过上图发现，为了点评的展示，需要计算出点评分、设定点评的排序逻辑以及点评标签的挖掘。
　　点评分的计算：每条点评的计算有两种方式，一种是直接使用用户上传的分数；一种是基于点评子项求均值获得。
　　从而每个产品的总分的计算也有两种方式：
　　方法一：基于用户上传的每条点评总分进行求均值获得；
　　方法二：根据每条点评的子项分来算出点评的总分，再对总分进行求均值获得
　　点评的排序逻辑：点评的排序规则有很多种：包括时间排序，推荐排序，好评排序，差评排序等。其中时间排序最简单，按照点评提交时间进行倒序即可。
　　推荐排序都需要定义算法模块，为了应用算法模型，需要定义特征，点评信息特征包括：点评时间、点评内容（数量及质量）、点评图片（数量&质量）等。
　　整个算法计算流程如下：
　　结合特征属性，计算每条特征的得分。如点评时间特征分的计算会结合时间，采用衰减函数计算获得；
　　基于特征得分进行线性求和获得每条点评的排序总分；
　　按照点评总分进行倒序。
　　点评应用：点评应用主要是基于内容做文本挖掘，输出文本标签，如下图中的＂房间干净＂、＂服务不错＂等标签。
　　并且通过用户提供的点评，进行文本挖掘，通过讲文本特征关联在用户和产品上面，从而建立用户和商品之间的关系，进行个性化推荐。
　　三、点评的思考
　　关于点评还有很多其它的一些思考，欢迎大家一起探讨
　　民宿产品要不要做视频点评，如果做视频点评需要考虑哪些点？
　　如果想提升点评率，有哪些方法可以用？
　　如何和数据分析师去沟通点评相关的数据需求，以便能够找到点评可以优化的点？